一种基于深度学习的存储控制器优化方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的存储控制器优化方法及系统，涉及数据管理技术领域，所述优化方法步骤包括，读取写入指令，依据地址映射表获取逻辑页与物理块编号，结合滑动时间窗构建写入行为计数矩阵；计算各物理块的累积倾斜度系数，筛选侧重写入物理块与候选写入物理块，并判定是否存在不均衡写入以发出优化信号；统计各逻辑页实际写入热值，升序筛选高热逻辑页，计算其映射至原始物理块的适应写入系数；结合各物理块的累积倾斜度系数，将高热逻辑页映射至候选写入物理块的适应写入系数并与原始物理块进行对比后，更新地址映射表，因此，本发明有效避免了在长期运行中出现的写入集中化问题及物理块寿命差异化现象。